태풍은 지구 시스템 내 상호작용을 일으키는 대표적인 해양-대기 현상으로 최근 들어 기후변화로 인해 점점 더 강력해지는 추세이다. 2022 개정 과학과 교육과정은 미래 사회 시민으로서의 디지털 소양 함양을 위하여 첨단 과학기술을 활용한 교수-학습 활동의 중요성에 대해 강조하고 있다. 따라서 교과서 삽화의 시공간적 한계점을 해결하고 지 구과학 분야에서 다루는 전지구적 규모의 빅데이터를 활용한 효과적인 수업자료의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PDIE (준비, 개발, 실행, 평가) 모형의 절차에 따라 천리안 위성 2A호 영상 자료를 활용하여 태풍의 경로를 시각화하는 탐구활동 자료를 개발하였다. 준비 단계에서는 2015 및 2022 개정 교육과정과 현행 교과서의 탐구활동 내용을 분석하 였다. 개발 단계에서는 관측 데이터를 수집, 처리, 시각화, 분석할 수 있는 일련의 과정들로 탐구활동을 구성하였으며, 간단한 조작만으로도 결과를 도출할 수 있는 GUI (Graphic User Interface) 기반 시각화 프로그램을 제작하였다. 실행 및 평가 단계에서는 학생들을 대상으로 수업을 진행하였으며 코드를 활용한 수업과 GUI 프로그램 활용 수업을 각각 실시하여 각 활동의 특징을 비교하고 학교 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 수업자료는 전문 적인 프로그래밍 지식이 없어도 GUI 기반으로 실제 관측 데이터를 활용한 탐구활동에 활용될 수 있으며, 이를 통해 학 생들의 지구과학 분야의 이해도와 디지털 소양 함양에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Satellite imagery is an effective supplementary material for detecting and verifying nuclear activities and is helpful in areas where access and information are limited, such as nuclear facilities. This study aims to build training data using high-resolution KOMPSAT-3/3A satellite images to detect and identify key objects related to nuclear activities and facilities using a semantic segmentation algorithm. First, objects of interest, such as buildings, roads, and small objects, were selected, and the primary dataset was built by extracting them from the AI dataset provided by AIHub. In addition, to reflect the features of the area of interest (e.g., Yongbyon, Pyongsan), satellite images of the area were acquired, augmented, and annotated to construct an additional dataset (approximately 150,000). Finally, we conducted three stages of quality inspection to improve the accuracy of the training data. The training dataset of this study can be applied to semantic segmentation algorithms (e.g., U-Net) to detect objects of interest related to nuclear activities and facilities. Furthermore, it can be used for pixelbased object-of-interest change detection based on semantic segmentation results for multi-temporal images.

본 연구에서는 국립공원 탐방 성수기와 비수기에 따른 빛공해 특성 차이 분석을 목적으로 하였다. 우리나라 21개 국립공원 중 북한산과 무등산국립공원을 제외한 19개 국립공원의 빛공해는 2012년 10월(성수기)과 2013년 1월(비수기)에 촬영된 VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 DNB(Day and Night Band) 영상 중 구름과 달빛이 없는 시기에 촬영된 영상을 이용하여 추정하였고, bootstrapping 회귀 분석을 이용하여 각 시기별로 어떠한 사회경제적, 정책적 요인이 국립공원 빛공해 수준에 영향을 미치는지 분석하였다. 국립공원 빛공해 특성은 탐방 성수기와 비수기에 따라 다르게 나타났다. 탐방 성수기에는 국립공원 내부의 야간 조명보다 공원 인근 조명이 국립공원 내부의 빛공해 수준에 더 큰 영향을 주었고 비수기에는 공원 인근보다 공원 내부에 의한 영향이 더 큰 것으로 분석되었다. 탐방 성수기에 국립공원 인근 야간 조명 영향이 더 크게 나타난 원인은 공원 인근의 숙박 및 레크리에이션 시설의 야간 조명이 대기 중에서 산란되어 국립공원 내부로 침입하는 스카이글로우현상(sky glow effect)으로 판단된다. 이 결과는 국립공원 빛공해의 피해를 줄이기 위해서는 국립공원 내부 뿐 아니라 특별히 탐방 성수기 동안 인근 지역의 야간 조명을 규제하여야 한다는 것을 시사해준다.

본 연구의 목적은 지리정보시스템과 원격탐사 기법을 이용하여 묘향산의 산림과 훼손 지역의 토지피복을 파악하기 위함이다. Arc/Info와 ArcView, 그리고 ENVI 프로그램을 이용하여 묘향산의 산림과 토지피복과 경관 변화를 분석하였다. 2009년에 쵤영된 4장의 IKONOS 영상과 ENVI 영상처리 프로그램을 이용하여 토지와 산림피복 분석을 실시하였다. 산림식생분석이외에 훼손된 산림을 관리하고 모니터링 할 수 있는 데이터 베이스의 구축과 더불어 사용자 메뉴가 개발되었다. 식생과 토지피복 데이타베이스는 Arc/Info를 이용하여 구축되었고 주제도는 ArtcView를 통해 만들어졌다. 무감독 분류기법 을 통해 산림 훼손 지역, 개발지역, 양호 식생 지역, 그리고 기타등 4개 지역으로 구분하여 토지피목 분석을 진행하였다. 묘향산의 전체 면적은 약 4,210ha로 산출되었으며, 양호 식생지역은 2,273ha로 계산 되었다. 장기적으로 북한의 산림과 토지이용 변화특성과 경관분석을 이해하기에는 지리정보시스템과 위성영상을 이용한 원격탐사 기법을 적용한 토지 피복분석이 유용함을 나타내었다 .

웨이브렛 변환을 이용한 인공위성 영상의 압축을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 필터의 조합을 살펴보았다. 압축정도를 표현하는 방법으로 encoding ratio를 이용하였고, 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값과 encoding ratio값이 변하는 양상을 보았다. 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값은 대략 13.2-21.6% 정도의 차이를 보였고 encoding ratio는 16.8-45.5%까지의 차이를 보였다. SAR 영상의 경우 encoding ratio는 16%20% 변동이 있지만, 일반영상의 경우는 웨이브렛의 선택에 따라 40% 이상 변화였다. 영상 압축시 웨이브렛의 선택효과는 인공위성 영상보다 일반영상에서 큰 영향을 미쳤다. PSNR, encoding ratio의 지수에서 인공위성 영상은 웨이브렛 선택에 영향을 덜 받는다. 인공위성 영상의 압축에 대한 웨이브렛 선택효과를 보여주기 위하여 새로운 지수인 ECR을 제안하였다. ECR은 일반영상보다 인공위성영상에서 웨이브렛의 종류에 따른 영향이 더 적게 나타났다. 그러나 인공위성 영상 압축시 3개의 지수에서 웨이브렛의 선택효과는 최소한 10% 이상으로 선택의 중요성은 무시될 수 없을 것이다.

It is necessary to understand the amount of snowfall and area of snow cover of Mt. Halla to ensure the safety of mountaineers and to protect the ecosystem of Mt. Halla against climate change. However, there are not enough related studies and observation posts for monitoring snow load. Therefore, to supplement the insufficient data, this study proposes an analysis of snow load and snow cover using normalized-difference snow index. Using the images obtained from the Sentinel2 satellite, the normalized-difference snow index image of Mt. Halla could be acquired. This was examined together with the meteorological data obtained from the existing observatory to analyze the change in snow cover for the years 2020 and 2021. The normalized-difference snow index images showed a smaller snow pixel number in 2021 than that in 2020. This study concluded that 2021 may have been warmer than 2020. In the future, it will be necessary to continuously monitor the amount of snow and the snow-covered area of Mt. Halla using the normalized-difference snow index image analysis method.

This study examined the efficiency of satellite images in terms of detecting wheat cultivation areas, and then analyzed the possibility of climate change through an correlation analysis of time series climate data from the western regions of Gyeongnam province, Korea. Furthermore, we analyzed the effect of climate change on wheat production through a multiple regression analysis with the time series wheat production and climate data. A relatively accurate distribution was achieved on the wheat cultivation area extracted through satellite image classification with an error rate of less than 10% in comparison to the statistical data. Upon correlation analysis with time series climate data, significant results were displayed in the following changes: the monthly mean temperature of the seedling stage, the monthly mean duration of sunshine, the monthly mean temperature of the growing period, the monthly mean humidity, the monthly mean temperature of the ripening stage, and the monthly mean ground temperature. Accordingly, in the study area, the monthly mean temperature, precipitation, and ground temperature generally increased whereas the monthly mean duration of sunshine and humidity decreased. The monthly mean wind speed did not display a particular change. In the multiple regression analysis results, the greatest effect on the production and productivity of wheat as climate factors included the annual mean humidity of the seedling stage, the annual mean temperature of the wintering period, and the annual mean ground temperature of the ripening stage. These results demonstrate that there is a change in wheat production depending on the climate change in the study area. in addition, it is determined that this study will be used as important basic data in the resolution of food security problems based on climate change.

본 연구에서는 2015년에서 2017년 사이에 유럽항공우주국 Sentinel-1 위성이 촬영한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 활용하여 한강 유역 내 하천의 유량을 추정하는 모형을 개발하였다. 한강 유역 내 15개 중소규모 하천을 연구지역으로 선정하였으며 SAR 인공위성 영상 자료와 수위 및 유량관측소에서 산정한 유량 자료를 모형 구축을 위하여 사용하였다. 우선, 오류 보정을 위해 다양한 전처리 과정을 거친 12장의 SAR 영상 을 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 이미지의 밝기 분포를 동일하게 만들었다. 이후 임계치 분류방식을 사용하여 추출된 하천 수체의 면적과 지상 관측유량자료와의 관계식을 도출하여 유량추정모형을 구축하였다. 그 결과, 1개소를 제외한 14개 관측소에서 인공위성에서 추출한 하천 면적을 입력 자료로 하는 멱함수 형태의 유량추정모형을 구축할 수 있었다. 14개 관측소의 최소, 평균, 최대 결정 계수(R2)는 0.3, 0.8, 0.99로 나타났다.

The purpose of this study is to identify the effectiveness of satellite images in detecting the areas of rice production in the Barisal of Bangladesh. We also investigated the effect of climate change on the crop production through comparative analysis of rice production area and production statistics with climate data at multi-temporal time scale. This analysis found that the classification of rice fields extracted through satellite image and made as the number of rice cultivation areas did not exceed 10 percent of the statistical data. Climate data analysis showed that the average temperature during the ripening stage has the greatest impact on Boro’s production. It would be more make sense if you can describe the results of how precipitation is also important for rice production in addition to temperature. Therefore, it is believed that this research could serve as a key basis for solving food security issues due to climate change.

This study estimated sunshine duration in South Korea using cloud detection images; the 2 class and 5 class images of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). The images were preprocessed and then compared with the observed sunshine duration from the Automated Synoptic Observing System (ASOS). Based on the result of comparing yearly and monthly sunshine duration, the results of the 5 class were better than the results of the 2 class. In the case of comparing daily sunshine duration, the results of the 5 class also showed relatively better outcome than the 2 class images. The simulation performance of the sunshine duration observed by ASOS and the sunshine duration calculated by COMS were evaluated using Kling-Gupta Efficiency (KGE) technique. The 5 class data showed relatively high efficiency. RMSEs were relatively lower in the 5 class than the 2 class image in all years (2011-2014). Therefore, the 5 class data among the COMS satellite images could provide meaningful information at the points where there is no observation of sunshine duration.

This study aims at suggesting the attributes and limitations of each methods through the evaluation of the verified analysis results, so that it will be possible to select an efficient method that may be applied to assess the green coverage ratio. Green coverage areas of each sites subject to this study were assessed utilizing the following four methods. First, assessment of green coverage area through direct planimetry of satellite images. Second, assessment of green coverage area using land cover map. Third, assessment of green coverage area utilizing the band value in satellite images. Forth, assessment of green coverage area using and land cover map and reference materials. For this study, four urban zones of the City of Seosan in Chungcheongnam-do. As a result, this study show that the best calculation method is the one that combines the merits of first and second methods. This method is expected to be suitable for application in research sites of middle size and above. It is also deemed that it will be possible to apply this method in researches of wide area, such as setting up master plans for parks and green zones established by each local self-government organizations.

본 논문에서는 기상 위성으로부터 수신된 2차원 영상들을 구름 모델링 기법을 이용하여 3차원 입체 영상으로 재구성하는 구름 애니메이션 방법을 제안한다. 먼저 위성 영상들에 다수의 제어점을 분포시킨 후, 박판 스플라인 워핑 해석을 통하여 구름의 움직임을 모델링한다. 이에 더하여 가시채널과 적외채널 영상으로부터 구름의 양과 높낮이 정보를 추출하여 입체감을 가진 3차원 구름을 모델링한다. 구름 가시화를 위하여 적은 수의 볼륨데이터 슬라이스로도 우수한 품질의 영상을 빠르게 얻을 수 있는 선적분 볼륨 렌더링 방식을 사용한다. 제안 기법으로 2차원 위성 영상으로부터 적절한 속도와 화질을 갖는 3차원 구름 애니메이션이 가능하다.

As a part of effort to establish an offshore wind resource assessment system of the Korean Peninsula, a numeric wind simulation using mesoscale climate model MM5 and a spatial distribution of offshore wind extracted from SAR remote-sensing satellite image is compared and analyzed. According to the analyzed results, the numeric wind simulation is found to have wind speed over predication tendency at the coastal sea area. Therefore, it is determined that a high-resolution wind simulation is required for complicated coastal landforms. The two methods are verified as useful ways to identify the spatial distribution of offshore wind by mutual complementation and if the meteor-statistical comparative analysis is performed in the future using adequate number of satellite images, it is expected to derive a general methodology enabling systematic validation and correction of the numeric wind simulation.

융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포면적, 적설심, 적설분포면적 감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료

본 연구에서는 지형도, 해도, Landsat TM 영상을 이용하여 아산만과 천수만 지구를 대상으로 방조제 축조 후 의 간석지 면적을 추정하였다. 지형도를 이용한 방조제 축조 후의 간석지 면적의 산정 결과는 아산만 지구와 천수 만 지구 모두 일정한 경향이 없었으며, 이는 지형도의 제작시 항공사진 촬영시간의 조위를 감안하지 않은 결과로 평가된다. 해도의 분석 결과, 아산만 지구와 천수만 지구의 방조제 준공후 연평균 간석지면적은 각각 22.2 ha/yr, 5